Node 爬虫入门教程，简单易懂

本文介绍一个 koa 的爬虫项目，受众对象为初学前端不久的小伙伴，通过这个项目能对 node 爬虫有一个简单的认识，也能自己动手写一些简单的爬虫。

demo 地址 github

欢迎 star，一起学习交流

启动 koa 服务

:tiger:koa 是基于 nodejs 平台的新一代 web 开发框架，使用 koa 启动 node 服务也非常简单，三行代码就能启动一个 http 服务

const Koa = require('koa')
const app = new Koa()

app.listen(8080)
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怎么样，是不是看一眼就会，关于 koa 的更多内容可以学习官方文档，只要你能灵活运用 nodejs，koa 也能分分钟上手。

爬虫分析

️爬虫的目的是什么？其实爬虫的目的很简单，就是需要在一个站点中抓取到我们想要的数据。不管用什么方式，用什么语言，只要能把数据抓回来，就达到我们的目的了。但是通过分析站点我们发现，有些网站是静态的，前端无法查看网站中的 api 请求，所以只能通过分析页面去提取数据，这种叫静态抓取。有的页面是前端请求接口渲染数据的，这种我们可以直接拿到 api 地址，而在爬虫中去模拟请求，这种叫动态抓取，基于此，我简单设计了一个通用的爬虫。

全局配置

为了方便，我在全局配置了一些参数方法

const path = require('path')
const base = require('app-root-dir')

// 全局的 require 方式
global.r = (p = base.get(), m = '') => require(path.join(p, m))

// 全局的路径配置
global.APP = {
  R: base.get(),
  C: path.resolve(base.get(), 'config.js'),
  P: path.resolve(base.get(), 'package.json'),
  A: path.resolve(base.get(), 'apis'),
  L: path.resolve(base.get(), 'lib'),
  S: path.resolve(base.get(), 'src'),
  D: path.resolve(base.get(), 'data'),
  M: path.resolve(base.get(), 'model')
}
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为了统一管理，我把所有要抓取的页面地址写到一个配置文件中：

// 所有抓取目标
const targets = {
  // 掘金前端相关的文章
  juejinFront: {
    url: 'https://web-api.juejin.im/query',
    method: 'POST',
    options: {
      headers: {
        'X-Agent': 'Juejin/Web',
        'X-Legacy-Device-Id': '1559199715822',
        'X-Legacy-Token': 'eyJhY2Nlc3NfdG9rZW4iOiJoZ01va0dVNnhLV1U0VGtqIiwicmVmcmVzaF90b2tlbiI6IkczSk81TU9QRjd3WFozY2IiLCJ0b2tlbl90eXBlIjoibWFjIiwiZXhwaXJlX2luIjoyNTkyMDAwfQ==',
        'X-Legacy-Uid': '5c9449c15188252d9179ce68'
      }
    }
  },
  // 电影天堂的所所有类型的电影
  movie: {
    url: 'https://www.dy2018.com'
  },
  // pixabay 图片网站
  pixabay:  {
    url: 'https://pixabay.com'
  },
  // 豆瓣高分电影
  douban: {
    url: 'https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=%E8%B1%86%E7%93%A3%E9%AB%98%E5%88%86&sort=recommend&page_limit=20&page_start=0'
  }
}
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如上所示，有的抓取静态页面，有的抓取动态 api，而模拟后者请求的时候，需要设置额外的请求头，post 请求还需要传递 json，都在这里统一配置。

通用类库

分析静态页面我采用了 cheerio 库

cheerio 类似于 node 环境中的 jquery，它能解析页面并提取页面中的相关信息，它暴露出的 api 与 jquery 大同小异，可以理解为 服务端的 jq，如下进行了简单的封装

const cheerio = require('cheerio')

const $ = html => cheerio.load(html, {
  ignoreWhitespace: true,
  xmlMode: true
})

const $select = (html, selector) => $(html)(selector)

// 节点属性
const $attr = (html, attr) => $(html).attr(attr)


module.exports = {
  $,
  $select,
  $attr
}
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superagent 是一个功能完善的 服务端 http 库，它可以把静态页面抓回来提供给 cheerio 来分析，也能抓取动态 api 返回数据，基于此我进行了简单的封装

// 封装 superagent 库
const superagent = require('superagent')
const { isEmpty } = require('lodash')

// 页面需要转码 例如 utf-8
const charset = require('superagent-charset')
const debug = require('debug')('superAgent')

charset(superagent)

const allowMethods = ['GET', 'POST']

const errPromise = new Promise((resolve, reject) => {
  return reject('no url or method is not supported')
}).catch(err => err)


 /*
  * options 包含 post 数据 和 headers, 如
  * {
  *    json: { a: 1 },
  *    headers: { accept: 'json' }
  * }
  */

// mode 区分动态还是静态抓取， unicode 为页面编码方式，静态页面中使用
const superAgent = (url, {method = 'GET', options = {}} = {}, mode = 'dynamic', unicode = 'gbk') => {
  if(!url || !allowMethods.includes(method)) return errPromise
  const {headers} = options

  let postPromise 

  if(method === 'GET') {
    postPromise = superagent.get(url)
    if(mode === 'static') {
      // 抓取的静态页面需要根据编码模式解码
      postPromise = postPromise.charset(unicode)
    }
  }

  if(method === 'POST') {
    const {json} = options
    postPromise = superagent.post(url).send(json)
  }

  if(headers && !isEmpty(headers)) {
    postPromise = postPromise.set(headers)
  }

  return new Promise(resolve => {
    return postPromise
      .end((err, res) => {
        if(err) {
          console.log('err', err)
          // 不抛错
          return resolve(`There is a ${err.status} error has not been resolved`)
        }
        // 静态页面，返回 text 页面内容
        if(mode === 'static') {
          debug('output html in static mode')
          return resolve(res.text)
        }
        return resolve(res.body)
      })
  })
}

module.exports = superAgent

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另外抓回来的数据我们需要读写:

const fs = require('fs')
const path = require('path')
const debug = require('debug')('readFile')

// 默认读取 data 文件夹下的文件
module.exports = (filename, filepath = APP.D) => {
  const file = path.join(filepath, filename)
  if(fs.existsSync(file)) {
    return fs.readFileSync(file, 'utf8')
  } else {
    debug(`Error: the file is not exist`)
  }
}
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const fs = require('fs')
const path = require('path')
const debug = require('debug')('writeFile')

// 默认都写入 data 文件夹下的对应文件
module.exports = (filename, data, filepath) => {
  const writeData = JSON.stringify(data, '', '\t')
  const lastPath = path.join(filepath || APP.D, filename)
  if(!fs.existsSync(path.join(filepath || APP.D))) {
    fs.mkdirSync(path.join(filepath || APP.D))
  }
  fs.writeFileSync(lastPath, writeData, function(err) {
    if(err) {
      debug(`Error: some error occured, the status is ${err.status}`)
    }
  })
}
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一切准备就绪之后开始抓取页面

抓取动态 api

以掘金为例，需要分析并模拟请求，如下

const { get } = require('lodash')
const superAgent = r(APP.L, 'superagent')
const { targets } = r(APP.C)
const writeFile = r(APP.L, 'writeFile')
const { juejinFront } = targets

let totalPage = 10 // 只抓取十页

const getPostJson = ({after = ''}) => {
  return {
    extensions: {query: {id: '653b587c5c7c8a00ddf67fc66f989d42'}},
    operationName: '',
    query: '',
    variables: {limit: 10, category: '5562b415e4b00c57d9b94ac8', after, order: 'POPULAR', first: 20}
  }
}

// 保存所有文章数据
let data = []
let paging = {}

const fetchData = async (params = {}) => {
  const {method, options: {headers}} = juejinFront
  const options = {method, options: {headers, json: getPostJson(params)}}
  const res = await superAgent(juejinFront.url, options)
  const resItems = get(res, 'data.articleFeed.items', {})
  data = data.concat(resItems.edges)
  paging = {
    total: data.length,
    ...resItems.pageInfo
  }
  pageInfo = resItems.pageInfo
  if(resItems.pageInfo.hasNextPage && totalPage > 1) {
    fetchData({after: resItems.pageInfo.endCursor})
    totalPage--
  } else {
    writeFile('juejinFront.json', {paging, data})
  }
}

module.exports = fetchData

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抓取静态 html

以电影天堂为例

const path = require('path')
const debug = require('debug')('fetchMovie')
const superAgent = r(APP.L, 'superagent')
const { targets } = r(APP.C)
const writeFile = r(APP.L, 'writeFile')
const {$, $select} = r(APP.L, 'cheerio')

const { movie } = targets

const movieTypes = {
  0: 'drama', 
  1: 'comedy', 
  2: 'action', 
  3: 'love', 
  4: 'sciFi', 
  5: 'cartoon', 
  7: 'thriller',
  8: 'horror', 
  14: 'war',
  15: 'crime',
}

const typeIndex = Object.keys(movieTypes)

// 分析页面，得到页面节点选择器，'.co_content8 ul table'
const fetchMovieList = async (type = 0) => {
  debug(`fetch ${movieTypes[type]} movie`)
  // 存电影数据，title，磁力链接
  let data = []
  let paging = {}
  let currentPage = 1
  const totalPage = 30 // 抓取页
  while(currentPage <= totalPage) {
    const url = movie.url + `/${type}/index${currentPage > 1 ? '_' + currentPage : ''}.html`
    const res = await superAgent(url, {}, 'static')
    const $ele = $select(res, '.co_content8 ul table')
    $ele.each((index, ele) => {
      const li = $(ele).html()
      $select(li, 'td b .ulink').last().each(async (idx, e) => {
        // TODO $(e).attr('href') api 无效？
        const link = movie.url + e.attribs.href
        const { magneto, score } = await fetchMoreInfo(link)
        const info = {title: $(e).text(), link, magneto, score}
        data.push(info)
        // 按评分倒序
        data.sort((a, b) => b.score - a.score)
        paging = { total: data.length }
      })
    })
    writeFile(`${movieTypes[type]}Movie.json`, { paging, data }, path.join(APP.D, `movie`))
    currentPage++
  }
}

// 获取磁力链接 '.bd2 #Zoom table a'
const fetchMoreInfo = async link => {
  if(!link) return null
  let magneto = []
  let score = 0
  const res = await superAgent(link, {}, 'static')
  $select(res, '.bd2 #Zoom table a').each((index, ele) => {
    // 不做这个限制了，有些电影没有 magnet 链接
    // if(/^magnet/.test(ele.attribs.href)) {}
    magneto.push(ele.attribs.href)
  })
  $select(res, '.position .rank').each((index, ele) => {
    score = Math.min(Number($(ele).text()), 10).toFixed(1)
  })
  return { magneto, score }
}

// 获取所有类型电影，并发
const fetchAllMovies = () => {
  typeIndex.map(index => {
    fetchMovieList(index)
  })
}

module.exports = fetchAllMovies
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数据处理

抓取回来的数据可以存数据库，我目前写在本地，本地的数据也可以作为 api 的数据源，例如电影天堂的数据我可以写一个本地的 api 作为本地开发的 server 来用

const path = require('path')
const router = require('koa-router')()
const readFile = r(APP.L, 'readFile')
const formatPaging = r(APP.M, 'formatPaging')

// router.prefix('/api');
router.get('/movie/:type', async ctx => {
  const {type} = ctx.params
  const totalData = readFile(`${type}Movie.json`, path.join(APP.D, 'movie'))
  const formatData = await formatPaging(ctx, totalData)
  ctx.body = formatData
})

module.exports = router.routes()
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:sparkles::sparkles::sparkles:

当然，关于爬虫能展开讲的东西太多了，有些站点做了爬虫限制，需要构建 ip 池不定时换 ip，有些需要模拟登录，要学习的东西还有很多，喜欢的小伙伴可以提一些 issue 一起交流一起学习 Github